【摘 要】
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该文以神经网络在实时控制中的应用为目的,讨论了线性系统基于神经元的直接自适应PID实时控制和非线性系统基于RBF神经网络模型辨识的PID实时控制策略.文中首先对RBF神经网络
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该文以神经网络在实时控制中的应用为目的,讨论了线性系统基于神经元的直接自适应PID实时控制和非线性系统基于RBF神经网络模型辨识的PID实时控制策略.文中首先对RBF神经网络理论进行了深入分析,讨论了RBF网络的在线训练方法,综合了RBF网络中心的动态递归算法和线性层权值训练的递归最小二乘算法,使之能有效在线辨识非线性系统.同时针对目前单神经元PID 算法的不足之处,提出基于误差的权值增益算法和在线模型辨识的方法.文中还分析了神经网络器的稳定性和收敛性.并通过对线性系统和非线性系统的仿真证实了改进控制策略有较快的响应速度及更强的鲁性和抗干扰能力.针对意大利EEI 拉丝机控制设备的改造项目,在全面分析其主控设备的基础上,给出了主控模块--直流调速系统的全数字化改造方案.
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